2、分布式信息系统中的涌现语义:概念、实现与应用

分布式信息系统中的涌现语义:概念、实现与应用

1. 涌现语义的概念

涌现语义指的是在分布式信息系统中用于表示语义的分布式、涌现结构,它源于一个动态过程。传统上,共享语义的形成过程在信息系统的正常运行之外,依赖于人类之间的社交互动,可能借助一些计算和通信工具。而将信息代理的语义视为与其他代理的关系,能将这些关系的发现过程融入其操作中。我们不再依赖预先存在的外部机构来形成语义协议,而是将其视为自主、自利代理交互的结果。

1.1 涌现语义的形成

通过这种方式,我们旨在将自主信息代理(或信息系统)的局部语义整合为全局语义,这是代理持续交互的结果。这些持续交互产生的结构赋予了局部符号意义。从全局角度看,自主代理组成的社会形成了一个复杂、自引用的动态系统,这种系统常导致全局状态的出现,这一现象被称为自组织。因此,涌现语义不仅是局部现象,即代理通过与其他代理的自适应交互在本地获得解释,也是全局现象,即代理群体就共同的全局状态达成一致,作为当前语义协议的表示。

1.2 实现涌现语义的假设

实现自主、自利代理之间的交互过程依赖于以下假设:
- 代理能够将其局部符号相互关联,这是在语法层面进行通信的要求。
- 代理能够衡量与其他代理交互结果的质量,通常这些质量衡量是软件代理人类用户效用衡量的编码表示。
- 代理能够根据早期交互的可衡量结果调整与其他代理的关系,这为代理提供了一定程度的自主性,使其能够根据早期行动调整行为,包括与其他代理的关系。

1.3 引入语用学

在衡量行动结果质量的要求中,我们引入了语用学维度。没有语用学,就无法在与其他代理的交互中指导语义构建过程。我们采用符号

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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